Линия регрессии

Уравнение регрессии, регрессионно-корреляционный анализ.

Регрессионный и корреляционный анализы — это эффективные методы, которые разрешают анализировать значительные объемы информации с целью исследования вероятной взаимосвязи двух или больше переменных.

В регресионном анализе рассматривается связь между одной переменной, которая называется зависимой переменной, или признаком, и несколькими другими, которые называются независимыми переменными.

Эта связь представляется с помощью математической модели, то есть уравнением, которое связывает зависимую переменную (у) с независимыми (х) с учетом множества соответствующих предположений.

Поскольку целью регрессионного анализа есть выявление влияния переменных Х на значение переменной У, последнюю еще называют откликом, или результативным фактором, а переменные х — факторами, которые влияют на отклик.

Регрессионный анализ используется по двум причинам.

Во-первых, так как описание зависимости между переменными помогает установить наличие возможной причинной связи.

Во-вторых, получение аналитической зависимости между переменными дает возможность предусматривать будущие значения зависимой переменной по значениям независимых переменных.

При анализе социально-экономических процессов регрессия применяется одновременно с корреляцией.

С помощью регрессии определяются аналитические зависимости между переменными, а через корреляционный анализ — сила связи между факторами и откликом.

Именно потому, что основные статистические проблемы регрессионного анализа решаются анализом корреляций, методы регрессионного и корреляционного анализа тесно связанные между собою.

Дата добавления: 2015-04-24